package com.lms.listener;

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.alibaba.excel.read.metadata.ReadSheet;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.lms.bean.User;
import com.lms.dao.BaseDao;
import com.lms.dao.update.UpdataDaoImpl;
import com.lms.dao.update.UpdateDao;
import com.lms.util.Constants;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.sql.Connection;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ExcelDataListener extends AnalysisEventListener<User> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ExcelDataListener.class);
    /**
     * 每隔128条存储数据库，当然也可以更多，之后清理list ，方便内存回收
     */
    private static final int BATCH_COUNT = 128;
    List<User> list = new ArrayList<User>();
    private int role;
    private UpdateDao updateDao;

    public ExcelDataListener(int role) {
        this.role=role;
        updateDao = new UpdataDaoImpl();
    }

    //读取数据会执行invoke方法
    //User类型
    //AnalysisContext分析上下文
    @Override
    public void invoke(User data, AnalysisContext context) {
        /*【核心】逐条解析excel*/
        data.setUserRole(this.role);
        System.out.println(JSON.toJSONString(data));
        LOGGER.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));
        list.add(data);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (list.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData();
            // 存储完成清理 list
            list.clear();
        }
    }

    /**
     * 所有数据解析完成了 就会来调用
     * @param context
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        saveData();
        LOGGER.info("所有数据解析完成！");
    }

    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void saveData() {
        LOGGER.info("{}条数据，开始存储数据库！", list.size());
        Connection connection = BaseDao.getConnection();
        updateDao.save(list,connection);
        LOGGER.info("存储数据库成功！");
    }
}
